Heart failure in younger patients: the Meta-analysis Global Group in Chronic Heart Failure (MAGGIC)
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Our understanding of heart failure in younger patients is limited. The Meta-analysis Global Group in Chronic Heart Failure (MAGGIC) database, which consisted of 24 prospective observational studies and 7 randomized trials, was used to investigate the clinical characteristics, treatment, and outcomes of younger patients. METHODS AND RESULTS: Patients were stratified into six age categories: <40 (n = 876), 40-49 (n = 2638), 50-59 (n = 6894), 60-69 (n = 12 071), 70-79 (n = 13 368), and ≥80 years (n = 6079). Of 41 926 patients, 2.1, 8.4, and 24.8% were younger than 40, 50, and 60 years of age, respectively. Comparing young (<40 years) against elderly (≥80 years), younger patients were more likely to be male (71 vs. 48%) and have idiopathic cardiomyopathy (63 vs. 7%). Younger patients reported better New York Heart Association functional class despite more severe left ventricular dysfunction (median ejection fraction: 31 vs. 42%, all P < 0.0001). Comorbidities such as hypertension, myocardial infarction, and atrial fibrillation were much less common in the young. Younger patients received more disease-modifying pharmacological therapy than their older counterparts. Across the younger age groups (<40, 40-49, and 50-59 years), mortality rates were low: 1 year 6.7, 6.6, and 7.5%, respectively; 2 year 11.7, 11.5, 13.0%; and 3 years 16.5, 16.2, 18.2%. Furthermore, 1-, 2-, and 3-year mortality rates increased sharply beyond 60 years and were greatest in the elderly (≥80 years): 28.2, 44.5, and 57.2%, respectively. CONCLUSION: Younger patients with heart failure have different clinical characteristics including different aetiologies, more severe left ventricular dysfunction, and less severe symptoms. Three-year mortality rates are lower for all age groups under 60 years compared with older patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».